DeepSeek은 특정 조건에서 제로 샷 학습 시나리오에서 ChatGpt보다 우수한 성능을 보여줍니다. DeepSeek이 뛰어난 주요 영역은 다음과 같습니다.
추론 능력이 향상되었습니다
Deepseek 모델, 특히 Deepseek R-1 및 R-1-Zero는 Chatgpt와 비교하여 추론 작업이 크게 개선되었습니다. AIME 및 GPQA와 같은 벤치 마크에서 DeepSeek R-1-Zero는 OpenAI의 O1 모델보다 성능이 우수하여 71.0%의 정확도@1 정확도를 달성하여 대부분의 투표 기법으로 86.7%로 더욱 향상 될 수 있습니다 [1] [2]. 이는 DeepSeek이 이전 예제없이 논리적 추론이 필요한 작업에 특히 능숙하다는 것을 나타냅니다.도메인 별 지식 처리
DeepSeek의 아키텍처에는 수학 및 코딩과 같은 다양한 도메인을위한 특수 모듈이 포함되어 있습니다. 이 모듈은 Chatgpt에 비해 기술적 인 맥락에서 더 잘 수행 할 수 있으며,이 모듈은보다 일반화됩니다. 특정 테스트에서 DeepSeek V3는 제로 샷 학습 시나리오, 특히 수학적 추론 및 프로그래밍 작업에서 ChatGpt를 능가했습니다 [3] [4].프롬프트 기술에 대한 민감성
DeepSeek 모델은 소수의 샷 프롬프트보다는 제로 샷 프롬프트로 더 나은 성능을 발휘하는 것으로 관찰되었습니다. 이는 소수의 컨텍스트가 성능을 향상시킬 수있는 ChatGpt와 대조적입니다. DeepSeek에 대한 권장 사항은 최적의 결과를 위해 제로 샷 설정에서 명확하고 간결한 지침을 사용하는 것인데, 이는 추론 모델에 대한 Microsoft의 연구 결과와 일치합니다 [1] [2].학습 및 적응
DeepSeek R-1-Zero의 교육 과정을 통해 정교한 추론 행동을 자율적으로 개발할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 자체 출력을 자체 조정하고 검증하는 법을 배우면서 복잡한 추론 작업의 정확성을 향상시킵니다 [1]. 이 자체 개선 기능은 모델이 광범위한 사전 컨텍스트없이 응답을 생성 해야하는 제로 샷 시나리오에서 주목할만한 이점입니다.요약하면, DeepSeek는 주로 추론 기능 향상, 전문 도메인 지식 처리, 효과적인 프롬프트 기술 및 강력한 자체 학습 메커니즘으로 인해 제로 샷 학습에서 Chatgpt를 능가합니다. 이러한 요소는 논리적 일관성과 기술적 정확도가 필요한 작업에 특히 적합합니다.
인용 :[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-ranks-against-openais-o1
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-openai
[3] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt whith-large-manguage-model-leads-ai
[4] https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.408.pdf
[5] https://www.youtube.com/watch?v=7hccf8nm8nm
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42823568
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i9txf3/deepseek_is_way_better_in_python_code_generation/
[8] https://arxiv.org/html/2405.04434v4